TY -的A2 - Di马蒂诺,贝尼亚米诺盟——但是,番禺区非盟- Chen Zhikui AU - Li Peng盟——唐,唐盟,张应PY - 2016 DA - 2016/07/25 TI -高阶CFS算法为集群大数据SP - 4356127六世- 2016 AB -随着互联网的发展,一切都如物联网、互联网的人,和工业网络,大数据正在生成。聚类是一种广泛使用的技术,大数据分析和挖掘。然而,大多数当前的算法不有效集群异构数据在大数据是普遍。在本文中,我们提出一个高阶CFS算法(HOCFS)集群异构数据结合CFS聚类算法和辍学的深度学习模型,其功能建立在三大支柱之上:(i)自适应辍学深学习模型学习从每个类型的数据特性,(2)一个特征张量模型来捕捉异构数据的相关性,和(3)张量基于距离高阶CFS集群异构数据的算法。此外,我们确认我们的算法在不同的数据集,与其他两个集群方案相比之下,也就是说,HOPCM和慢性疲劳综合症。结果证实了该算法的有效性在集群异构数据。SN - 1574 - 017 - 2016/4356127 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2016/4356127——摩根富林明-移动信息系统PB Hindawi出版公司KW - ER